半岛综合运动不设限：如何在社区为老年人提供量身定做的体育服务选自2023年09月27日发布的文章【基于用户画像的社区老年育服务精准推送系统构建研究】

　　用户画像技术在精准服务领域的广泛应用，为解决当前老年育服务供给质量不高、分类意识欠缺半岛综合、供给模式单一等问题提供了新思路。

　　据此，研究提出构建基于用户画像的社区老年育服务精准推送系统，以帮助老年人获得主动健康，健全健康支撑体系，推动健康关口前移。

　　运用文献资料法，系统梳理用户画像技术的应用现状，阐释其在老年育服务领域的应用内涵与价值，围绕系统构建的总体框架、主体功能、实现机制和运行流程展开论述。

　　研究认为，在基于用户画像的社区老年育服务精准推送系统实施过程中，政策引领需突出老年育分类意识，保障老年人用户的隐私安全；技术护航需构建多元用户画像模型，建立用户画像迭代机制；资源共享需加强用户信息数据收集，破除老年人的“信息茧房”；人才保障需培育老年育服务队伍，提升体育服务供给效能。

　　中国发展研究基金会发布的《中国发展报告2020：中国人口老龄化的发展趋势和政策》显示，预计到2050年，中国65岁及以上的老年人口将达3.8亿，占总人口比例近30%。

　　老年育服务是帮助老年人获得主动健康、推进健康关口前移、积极应对老龄化、打造老年友好社会的重要途径。

　　然而，由于我国老年人口数量庞大、结构复杂，老年育服务在供给主体、内容、模式、机制上依然存在诸多问题，主要表现为以下几点：

　　1）老年育服务供给模式相对单一，过度依赖政府“掌舵”，企业、高校、协会等社会力量薄弱，导致老年育服务供给乏力，资源整合程度不高（王莉丽，2015）；

　　2）老年育服务供给缺乏分类意识，无法满足不同阶段、不同生理机能、不同健康状况的异质老龄群体差异化的健康需求（韩松 等，2017）；

　　3）老年育服务供给专业化程度较低，基层体育身兼数职，提供专业化健康指导服务的精力和能力不够，导致社区老年育服务缺位（康健 等，2022）。

　　这些说明，我国老年育服务供给未以老年人的真实需求为导向，存在一定程度的供需脱节问题（范成文 等，2019）。因此，如何实现老年育服务的精准供给成为一个亟待解决的问题。

　　随着现代信息技术的蓬勃发展，用户画像作为大数据时代日益成熟的用户行为分析工具，能够准确描绘用户特征，精确识别用户需求，被广泛应用于知识发现、智慧阅读、个性化推荐等精准服务领域。

　　用户画像在精准服务领域的成熟运用，为创新老年育服务供给模式提供了新思路。鉴于当前老年育服务供给模式单一、分类意识欠缺、供给质量与效率不高等问题，本研究提出构建基于用户画像的社区老年育服务精准推送系统。

　　用户画像即真实用户的虚拟代表，最早由“交互设计之父”艾伦·库珀（Alan Cooper）提出，是基于一系列数据构建的目标用户模型（库珀，2006）。

　　最初，用户画像被应用于电子商务领域的精准营销，即通过描绘用户消费习惯特征，实现对用户商品的个性化推荐（李佳慧 等，2019）。

　　随着大数据技术的运用和云计算时代的来临，用户画像开始广泛应用于图文信息、金融投资、科研教育、旅游出行等领域。近年来，随着我国老龄化进程不断加剧，健康养老问题日益凸显，用户画像逐渐被引入医疗健康与养老服务领域。

　　在医疗健康领域，用户画像主要被应用于健康管理（王佳琪 等，2022）、健康行为预测（唐晖岚 等，2019）、健康信息推荐（Abidi et al.，2006）等方面。

　　在养老服务领域，用户画像主要被应用于养老产品设计（万伏初 等，2022）、养老服务需求满足（周赞，2023）、养老云服务平台构建（王素娟 等，2020）等方面。

　　梳理用户画像技术在体育领域的国内外研究进展（表1），发现体育领域用户画像技术的应用尚处于探索阶段，分散于体育新闻数据可视化设计（隋一 等，2021）、体育用品营销（邢晓燕，2017）、体育场馆建设（王翀 等，2020）、体育赞助营销（彭静，2019）等领域，尚未应用于体育服务精准推送领域。

　　社区老年育服务精准推送，是指运用大数据技术将体质健康监测、科学健身指导、健康知识普及、慢性病运动干预、运动损伤康复、休闲娱乐社交等服务内容与老年人个性化体育服务需求精确匹配的过程，其实现的基础是海量用户数据的收集与处理（闵甜 等，2021）。

　　基于用户画像的社区老年育服务精准推送系统是利用互联网、物联网、信息服务平台等收集用户数据，建立用户画像模型，识别用户需求，搭建社区老年育服务需求与资源的关联映射，并通过手机移动App、微信小程序、社区体育服务信息平台等渠道完成老年育服务的精准配送过程。

　　目前，老年育服务领域还未涉及用户画像的应用。将用户画像引入社区老年育服务精准推送系统的构建中，有利于为老年人提供个性化体育服务，实现服务内容与资源的精准对接。其价值意蕴具体表现在以下几个方面。

　　传统老年育服务供给通常忽略个体诉求，缺乏分类意识，无法体现用户需求的差异（韩松 等，2017）。基于用户画像的社区老年育服务精准推送系统，可借助移动互联网、大数据平台、社区体育服务信息中心全面收集老年人用户数据，并利用分众分类法（Du et al.，2016；Movahedian et al.，2014）建立用户特征标签，全方位刻画老年人用户画像模型，实现对疾病预防、慢病康复、运动休闲等不同类型老年育服务需求的个性化配送。

　　在信息泛滥时代，各种垃圾信息、冗余信息充斥网络，为老年育服务需求的精准识别建立了层层壁垒。基于用户画像的社区老年育服务精准推送系统，可对老年人的运动习惯、兴趣偏好等信息进行分析筛选，帮助老年人用户精准感知自身需求，提升体育服务供给效率。

　　基于用户画像的社区老年育服务精准推送系统，可借助数据挖掘技术分析老年人的网络行为，从而推送与其检索内容相关的赛事信息、健康咨询、健身指导等体育服务，减轻老年人用户的搜索负担，提高体育服务供给的人性化与主动性，增加老年人主动健康概率。

　　传统老年育服务供给往往是单向的，缺乏反馈互动机制。基于用户画像的社区老年育服务精准推送系统，可精准捕捉用户意图，并在人机互动过程中反馈用户问题，实现服务功能的优化（宋美琦 等，2019）。

　　社区老年育服务精准推送系统还具有实时互动、即时调整的功能，借助用户画像技术，配合关联规则与聚类算法，预测老年人的需求变化趋势，并根据老年人特征标签变化，即时调整用户画像模型，实现体育服务供给的动态调整，从而提升供给质量。

　　通过对社区老年人个体信息数据和行为数据的挖掘、清洗、聚合与关联，建立用户画像模型，完成对用户个体与群体的标签化处理，进一步描绘用户特征，从而精准匹配不同健康状况、年龄层次、居住条件的社区老年人异质化体育服务需求，以实现服务供给的精准化与服务功能的用户化。

　　研究通过用户画像技术识别社区老年人的真实体育服务需求，并据此设计社区老年育服务精准推送系统（图1）。基于用户画像的社区老年育服务精准推送系统，是由数据采集、数据处理、模型构建、数据关联、精准推送、交互展示6个模块构成的有机整体。

　　互联网、物联网、智慧体育服务平台、移动客户终端、智能穿戴设备等信息技术的使用，使社区处于泛在的互联环境中，产生了立体化、全方位、特征性的用户数据。

　　数据采集模块是构建社区老年育服务精准推送系统的基础，是建立用户画像模型精准描绘用户特征，为用户提供个性化服务的首要环节。研究涉及的用户画像数据大致分为两类：

　　一类是静态数据，即用户基础信息数据，代表社区用户的基本属性，包括姓名、性别、年龄、民族、学历、职业等，属于结构化数据，可从用户注册信息中获取；

　　另一类是动态数据，包括网络行为数据、运动感知数据、锻炼偏好数据以及社交互动数据，这类数据多为半结构化和非结构化数据。

　　网络行为数据包括智慧体育服务平台内容的在线浏览、点赞评论、主题分享，以及场地预约、专家咨询、个性化检索等，可通过智慧体育服务平台数据库抓取。

　　锻炼偏好数据即社区用户偏好的锻炼项目、锻炼时间、锻炼场地、锻炼设施等数据，可通过结构化或半结构化问卷采集。

　　数据处理模块是对数据采集模块获得的原始数据进行预处理的过程。通过数据采集模块获得的数据海量庞杂，无法直接形成用户标签，需通过清洗、过滤、提取、挖掘、集成、结构化等处理步骤，剔除缺失数据、噪声数据、重复数据、干扰数据等无效数据，才能准确识别用户特征，初步构建用户标签模型（梁荣贤，2019）。

　　由数据采集模块获得的不同结构数据需经过择优、去劣、转换、装载等一系列标准化处理才能进入平台数据库，为构建用户标签与精准描绘用户画像提供基础。用户基础信息等结构化数据的结构形式相对单一，通过简单的过滤、清洗、提取即可形成用户特征标签。

　　网络行为、运动感知、锻炼偏好、社交互动等非结构化数据的生成形式、格式规范、语法特征、储存方式各不相同，且大多存在重复、缺项、少值、冗余等问题，无法直接形成用户标签。

　　因此，需要先利用协同过滤和智能过滤等手段剔除无效数据，再将不同来源、格式、性质的用户数据进行集成处理，并借助文本挖掘、机器学习、聚类算法等技术进行聚类分析，进而构建完整的用户标签模型。

　　模型构建模块是在数据处理模块对用户数据进行预处理的基础上，对其行为特征进行精练概括，赋予用户特征标签，为每个用户构建专属的用户画像模型的过程。模型构建模块主要包括建立用户标签体系和生成用户画像模型两个阶段。

　　用户标签化是用户画像的核心。建立用户标签体系，目的是挖掘用户个体特征和群体特征向量，使个体与群体特征明朗化。本研究从用户基本属性、行为习惯、兴趣偏好、社交互动4个维度构建用户标签体系。

　　2）用户行为习惯标签，属于动态标签，是对用户活跃程度的描述，包括老年育服务用户登录精准推送平台、撰写健身日志、在线学习健康知识、在线预订体育服务、与其他老年育用户互动，以及观看体育赛事直播的频次。

　　3）用户兴趣偏好标签，属于动态标签，是对用户内在需求的描述。精准推送系统在用户注册阶段，会让老年人选择偏爱的运动项目与体育服务类型，以此作为用户的兴趣标签。老年人用户的检索、浏览、收藏、转发内容也会影响兴趣偏好标签。

　　4）用户社交互动标签，属于动态标签，是对用户社交行为的描述，包括对其他老年人用户健身日志的评论、留言、分享、点赞等互动行为，主要反映用户的社交需求。

　　用户画像模型构建是一个动态过程，老年人用户的运动偏好、体育服务需求、健身方式会随身体健康状况的变化而发生改变。因此，需建立服务反馈机制，了解老年人对体育服务内容的满意程度，以便及时更新用户数据，修正用户画像模型，确保服务内容推送的精准性。用户画像模型构建流程如图2所示。

　　构建用户画像模型后，通过数据关联模块为不同类型的用户匹配对应的服务内容。以社区体育服务信息中心资源库为数据来源，建立老年育服务知识图谱。

　　将用户行为习惯标签、兴趣偏好标签、社交互动标签与知识图谱中的相应主题关联映射，将关联程度最高的服务内容推送给用户，实现老年人需求与服务的精准匹配。针对不同的用户画像类型，为社区老年人推送包括健康知识、疾病预防、慢病干预、赛事咨询、药物配送、场地预约、装备购买等相应关注领域的服务内容。

　　为防止“信息茧房”的形成半岛综合，还可在体育服务知识图谱中找到跨学科知识主题，进行迁移学习，为社区老年人提供非关注领域的健康知识和服务，包括基于反向排列规则的体育知识推送、兴趣偏好主题周期性迁移的内容推送（王丽 等，2021）。同时，为保证体育服务推送的准确性和及时性，需根据老年人用户服务使用评价，及时更新用户画像，重新关联服务内容。

　　精准推送模块是通过药店、学校、医院、健身中心、场馆中心、运动专卖店、康复中心等第三方服务机构，将数据关联模块链接的服务内容精准配送给老年人用户的过程。精准推送模块包括当日推送、定制推送、关联推送、场景推送4个方面。

　　当日推送是依据当育领域热点，为老年人用户提供新鲜的体育新闻、赛事资讯、健康讲座等及时性体育服务的过程。

　　定制推送是系统根据用户发出的预订指令，为其匹配相应的服务内容，并将服务内容精准推送给用户的过程。老年人用户可根据自身健康状况，向系统发出服务预订指令，自主选择健康监测、健身指导、慢病干预、运动康复等体育服务内容。

　　关联推送是系统为保证老年人用户全方位、多角度、立体化地接收体育服务内容，避免“信息茧房”的产生，不定期地向其推送关注领域以外体育服务内容的过程。如向慢病干预需求型老年人推送健康理疗、运动保健等内容，向健身需求型老年人推送健康饮食、运动产品等内容。

　　场景推送是为处在不同空间场域的老年人用户，推送符合场地条件的个性化服务过程。如为处在居家锻炼场景的老年人推送健康知识讲座、科学健身指导、体育赛事资讯等服务内容，为处在社区健身、体育公园、长者运动之家场景的老年人推送器械使用、场地预约、慢病预防、运动康复等服务内容。

　　老年育服务需求是一个动态变化的过程，为保障精准推送模块的正常运行，需及时反馈用户服务评价，更新用户画像模型，及时与第三方服务机构联系，以保证体育服务推送的精准性。

　　交互展示模块是通过移动客户端将健康咨询、健身指导、慢病干预、运动康复、体育新闻等体育服务内容，以可视化的形式展示给老年人用户的过程。为解决老年人“数字鸿沟”的问题，本研究在设计交互界面时，以简化功能元素、减少界面层级、降低操作难度、突出主要功能为原则，对应用界面做了适老化处理。

　　交互展示界面主要包括健康咨询、健康监测、健身指导、场地预约四大基本功能。除基本功能外，导航栏还设置了“信息中心”和“我”两大功能模块。

　　本研究以用户画像模型为基础，充分考虑老年育服务需求的差异性，将社区老年育服务精准推送系统主体功能归纳为个性化智慧推荐、智能化用户跟踪、场景化精准服务、实时化需求更新4个方面。

　　个性化智慧推荐是借助用户画像技术，为不同需求的社区老年人提供精准服务的过程，主要包括精准推荐健康知识、赛事活动、体医融合以及运动处方4个方面。

　　健康知识方面，老年人的关注焦点主要包括健康知识内容、健康生活方式、健康饮食结构、健康锻炼方法4个方面。

　　健康生活方式和饮食结构精准推送能帮助老年人改善生活状态，补充机体营养，保障体育锻炼有效开展；

　　赛事活动方面，可将社区或城市举办的各类老年育赛事活动时间、组织形式、参赛方式等信息，根据不同用户的运动需求与偏好特征进行精准推送。推送内容包括社区趣味运动会、社区棋牌大赛、城市健步走等适合老年人参加的比赛项目，这些比赛有助于消除老年人内心的孤独，丰富老年人的退休生活，增进相互沟通，提高老年人生命质量，从而为社区营造一个老有所为、老有所乐、老有所依的老龄友好氛围。

　　体医融合方面，可以为不同老年人群体推送疾病预防、运动康复、慢病干预等健康咨询服务。近年来，老年人患高血压、糖尿病、冠心病等慢性疾病的风险逐年递增。做好健康咨询服务推荐，有利于改善老年人的健康状况，降低患病概率。运动康复、慢病干预能帮助老年人改善运动损伤和协调性下降等问题，减轻老年人对周边环境与人员的依赖，降低不良事件的发生概率。

　　运动处方方面，可针对不同健康状况和运动需求的老年人提供差异化的运动处方，帮助老年人实现主动健康。老年人运动处方制定应遵循个体差异、循序渐进、自我评估三大原则，包含健康诊断、运动方式、运动强度、运动频率、运动时间等内容。不同的运动处方具有不同的功能与特点。如

　　智能化用户跟踪是指以用户画像为载体，对不同特征的社区老年人进行全生命周期的追踪。深度分析社区老年人用户使用服务的频次、时长、形式和内容偏好等行为数据，判断用户所处的生命周期阶段，再通过关联分析等技术将用户行为数据与活跃程度关联，有效识别活跃用户、普通用户和流失用户（周聪 等，2021）。根据追踪内容，智能化用户跟踪可分为健康监测跟踪、运动偏好跟踪、锻炼频次跟踪以及运动社交跟踪。

　　健康监测用户跟踪是借助用户画像技术识别社区老年人肌肉耐力、心肺功能、骨骼状况等身体机能的基本数据，旨在全面了解、实时把握社区老年人的健康状况，为科学锻炼提供保障。系统按照月、季、年的时间进度对社区老年人的健康状况实行全过程跟踪，全方位了解老年人身体机能变化的特点和规律，建立动态用户特征模型，预测其患病概率，并将风险提醒以点对点的形式及时反馈给用户及其亲属。

　　运动偏好用户跟踪是借助用户画像技术精准识别社区老年人感兴趣的运动项目、运动形式和运动时间等数据的过程。社区老年人的运动偏好会随着年龄增长、身体机能退化而改变。通过运动偏好用户跟踪能实时把握用户运动需求动态变化，及时调整用户画像模型，重新关联与用户需求相关的服务内容，以保证体育服务推送的精准性和有效性。

　　锻炼频次用户跟踪是指借助用户画像技术获取社区老年人锻炼的强度数据，结合用户身体机能情况，对锻炼频次进行及时反馈与调整的过程。锻炼频次用户跟踪能帮助老年人掌握科动特点，并根据身体状况适时调节运动强度和运动频度，避免因身体机能下降、锻炼强度过大而出现运动损伤风险。

　　运动社交用户跟踪是借助用户画像技术获取用户参与体育互动的相关数据，及时了解老年人用户的社交需求和心理状况，避免老年人出现抑郁、焦虑、妄想等精神障碍。本研究的运动社交是指老年人围绕运动健身开展的一系列线上线下交流活动，包括健身日志的点赞评论、健康膳食的分享、体育服务质量评价、赛事活动的组织参与等。

　　场景化精准服务是指通过运动传感器、智能穿戴手环等无线设备，感知用户实时地理位置和运动场景，结合社区老年人用户运动偏好，为其提供契合场景特征的运动方案和锻炼形式，满足用户在不同场景的运动需求。根据用户所处的运动场景，场景化精准服务分为

　　居家环境是老年人至关重要的运动场景。居家锻炼场景精准服务是指将适合老年人居家锻炼的运动项目、运动形式、运动方法、运动时间、运动频率等实时推荐给用户，能够解决部分老年人无法出门健身的难题，为老年人创设实时健身的活动场域。

　　随着《关于推进体育公园建设的指导意见》的颁布，体育公园逐渐成为社区老年人参加体育活动的主要场域。体育公园锻炼场景精准服务能够帮助老年人获取社区周边体育场地信息，丰富老年人运动场景，提升运动效果和兴趣。

　　社区健身场地作为社区老年人主要的运动场所，承载了满足老年人用户大部分健身需求的功能。通过社区健身场地场景精准服务，老年人用户能够获取社区健身场地设备使用情况、仪器老旧程度以及锻炼人员密集程度等场地活动信息，从而合理安排运动时间、内容与方式，增加主动健康概率。

　　长者运动之家是面向社区老年人的室内多功能健身场所，长者运动之家场景精准服务能够帮助老年人获取体质测试、健身指导、慢病预防、运动康复等“一站式”运动康养服务，助力健康老龄化。

　　实时化需求更新是指社区老年人的运动需求与偏好是一个动态变化的过程，需结合用户画像模型，即时调整关联的体育服务内容，确保体育服务推送的精准性和有效性。依据体育服务内容，实时化需求更新可分为健康知识实时更新、健康政策实时更新、场地信息实时更新和赛事资讯实时更新。

　　基于用户画像的社区老年育服务精准推送系统的实现机制是指确保该系统能够准确、高效地向老年人用户提供个性化体育服务的一系列操作与步骤，主要包括

　　用户数据库建立是精准推送系统构建的基础，它包括社区老年人基本信息数据、用户网络行为数据、锻炼偏好数据、社交互动数据等用户元数据的归集。

　　通过用户元数据的分析处理，系统构建用户画像模型，为老年人用户赋予特征标签，关联用户资源，最后借助移动App、微信小程序、体育服务信息平台等渠道，将个性化服务内容展示给老年人用户。

　　随着时间推移，用户需求偏好与基础信息数据可能会发生改变，因此，需对用户画像进行阶段性修正，重新关联服务内容与资源，实现精准推送过程的更新与完善。

　　通过构建“用户服务获取—数据分析处理—画像模型构建—服务资源关联—服务内容推送—服务评价反馈—用户画像修正—服务内容推送—用户服务获取”循环式的用户画像迭代与精准服务实现机制，来达成用户需求与资源供给的精准对接。

　　基于用户画像的社区老年育服务精准推送系统的运行流程，是指借助用户画像模型，实现社区老年育服务需求与资源精准匹配的过程。

　　为保障体育服务精准推送系统的正常运行，社区健康监测中心与社区体育服务信息中心为社区老年人用户提供数据平台支持，供应商提供硬件与技术支撑，政府出台相应政策并提供相关资金。社区老年育服务精准推送系统运行流程主要分为以下4个步骤（图4）。

　　1）登录精准推送系统，定制个性化体育服务。老年人用户通过台式机、笔记本电脑、平板电脑、智能手机等下载注册登录系统App或小程序，根据自身需求浏览或检索相应体育服务进行预订。用户注册需填写姓名、性别、年龄、运动习惯、运动频率、健康状况等基本信息。

　　2）上传用户数据信息，构建用户画像模型。社区老年人用户的个人信息等基础数据，检索、浏览、评论、点赞等网络行为数据，社区健康监测中心记录的体质健康数据，都将通过PC端或手机端上传至社区体育服务信息中心后台数据库。运动感知、锻炼偏好、社交互动等动态数据，将通过智能穿戴设备、运动传感器等实时上传。社区体育服务信息中心对上传的老年人用户数据进行分类处理，并根据用户特征标签构建用户画像模型。

　　3）识别用户需求偏好，匹配精准服务内容。根据社区老年人用户的特征标签，结合文献与实践研究结果，本研究将社区老年人用户画像大致分为

　　用户画像模型构建完成后，精准推送系统将用户需求发送至药店、学校、医院、健身中心、场馆中心、运动专卖店、康复中心等第三方服务机构，由第三方服务机构提供药品网上订购、健康知识在线学习、线上健康诊断、在线健身指导、线上场地预订、线上体育用品购买、线上运动康复预约等服务，从而实现用户需求与服务资源的精准匹配。

　　用户需求与服务资源匹配完成后，由第三方服务机构配送服务。社区老年人接收到相应的体育服务后，通过PC或手机客户端对服务内容匹配程度进行评价。若用户满意，精准推送系统会为其提供类似的体育服务；若不满意，精准推送系统会根据用户反馈意见重新构建用户画像模型，更新用户需求特征标签，进行需求与服务的重新匹配。

　　1）加强老年育发展顶层设计，强调科技赋能的重要性。国务院办公厅印发的《关于加快发展健身休闲产业的指导意见》指出，要“鼓励开发以移动互联网、大数据、云计算技术为支撑的健身休闲服务”。这为科技赋能体育服务提供了政策依据，也为老年育服务发展指明了方向。

　　其次，各级地方政府应贯彻落实老年育发展规划，制定相关配套政策，积极建设智能化全民健身信息服务平台，为老年人提供健身指导、运动康复、体质监测服务；

　　最后，围绕体育经费筹措、体育设施建设等建立配套政策保障体系，为老年育服务发展提供政策倾斜与资金支持。

　　2）明确老年育分类意识，精准识别老年人需求。目前，对老年人的体育服务供给主要集中在体育场地、体育设施、体育器材等硬件方面，在娱乐赛事组织、运动康养保健、心理情感关照等方面投入较少，这在很大程度上降低了我国老年育服务供给的有效性和精准性。

　　顶层设计是保障老年育健康发展的蓝图，所以，未来在制定老年育政策时，应将分类意识贯穿始终，针对不同性别、年龄阶段、健康状况的老年人提供异质性的体育服务内容，以满足老年人个性化的体育服务需求。如

　　3）健全老年人数据安全法律法规，保障老年人用户的隐私。用户画像模型的构建基础是海量用户数据的归集。为避免数据获取造成用户隐私泄露等法律纠纷，必须健全用户数据安全法律法规保障体系，加强数据加密、脱敏、身份认证、访问控制等数据安全技术应用，保障老年人用户的信息安全，维护老年人用户的隐私。

　　用户画像标签体系构建过程中，情境标签易被忽视，原因在于用户画像是真实用户在数据平台的虚拟投射，数据收集过程中更易聚焦用户本体数据与行为数据，而忽视实际情境对老年育服务需求的影响。

　　然而，现实生活中，老年人用户的行为与运动情境息息相关，运动情境维度的纳入会影响用户画像模型构建的全面性（晁明娣，2019）。因此，应将老年人用户情境维度纳入立体化的用户画像模型构建过程，丰富用户画像数据来源，实现对用户需求的全面刻画。

　　另外，用户画像模型构建应突破用户单一情境的束缚，将用户画像构建范围延伸至居家锻炼、智慧健身驿站、体育公园、社区健身中心等多元运动场景，并通过语析等算法实现用户行为的数字化表达，从而构建用户画像—情境需求—服务资源的联动机制（李荣莲 等，2022）。

　　老年人用户画像是一个动态更新的过程，随社区老年人的兴趣偏好、行为习惯、知识系统、需求特征等因素的变化而改变（晁明娣，2019）。

　　掌握用户特征动态变化规律，对完善用户画像模型、建立体育服务精准推送系统至关重要半岛综合。但由于很难判断用户偏好变化的时间，用户画像实时调整难以实现（陈公禹，2022）。因此，需针对主流老年人用户特征动态变化规律，对用户画像模型进行阶段性调整（孙守强，2019）。

　　综合考虑，目前可利用站中的点击流，跟踪用户行为数据（Nasraoui et al.，2008），或借助用户权限功能，通过系统服务器追踪用户即时动态，从而建立用户画像更新迭代机制。还可采用增量学习的方法应对用户偏好的变化问题（Kim et al.，2007），或通过预测模型提前预判用户行为变化，实现对用户需求趋势的预先判断（王瑞霞，2022）。

　　老年育服务平台建设是老年育发展的重要内容，是实现城市体育资源互联互通的重要途径，也是构建社区老年育服务精准推送系统的基础。

　　社区体育服务平台应以满足老年育服务需求为出发点，以政府部门为主导，鼓励社会力量积极参与，以顶层设计、分段建设为宗旨，围绕健身指导方法介绍、运动康复专家预约、体育场馆预订、体育赛事信息发布与报名、运动处方制定、体育地图导览等内容进行建设。

　　此外，服务平台建设还应以社区老年人健康信息中心为依托，以移动互联网、移动手机终端、电视为主要传播渠道，面向政府、社区、养老院、老年大学等部门与机构，通过用户画像技术刻画老年人用户的需求与特征，为各类老年人提供满足其需求的科学健身指导、运动康复保健、体育赛事报名、体育场地预订、体育社交活动等服务，实现老年育服务的精准推送。

　　搭建全民健康信息共享系统，能够实现对社区老年人健康状况、健康趋势的实时监控与分析，提高对老年人行为画像描绘的准确性。

　　相关企业应充分利用政府部门提供的用户信息数据，结合社区、居家、公园等多元化服务场景，打造老年人健康信息共享系统。

　　基层社区通过引入企业研发的老年人健康信息共享系统，实现对社区老年人健康数据的信息化管理，建立与政府部门、企业组织之间的资源共享。

　　社区老年育服务精准推送系统的构建，应以社区老年人的根本需求为出发点，建立多部门协同联动机制，发挥政府引领协调作用，促进体育社会组织、机构、企业、学校、社区等社会主体共同参与，推动民政部、财政部、卫健委、住建部、老龄委等部门齐抓共管，共同推进老年育服务的建设。

　　医疗服务部门要积极倡导“体医结合”理念，将医疗保险与健康促进深度融合，打造一体化健康服务平台；

　　老龄委要将老年人主动健康作为工作重点，协调各方资源，组织各方力量，监督落实老年育服务的有效开展；

　　社区老年育服务精准推送系统在向用户推送符合他们兴趣的内容之外，还应增加兴趣之外的内容占比，破除由“信息茧房”导致的“回音壁效应”，让社区老年人用户能够获得其他领域的服务资讯。

　　应建立以老年人用户需求为导向的体育服务反馈评价机制，形成“画像生成—服务推送—评价反馈—画像修正—画像生成”循环式的画像迭代与精准服务实现机制。

　　老年人用户接受体育服务后，需对服务内容满意度进行评价，提交反馈意见。系统根据用户反馈意见修正用户画像模型，即时调整匹配规则，重新链接体育服务资源。

　　社区老年育服务人才队伍应涵盖智慧体育服务技术专家、管理专家、业务专家等多领域的复合型人才。

　　智慧体育服务技术专家包括智慧体育服务系统的开发人员，用户数据采集、处理与分析的技术人员、系统正常运行与维护的操作人员。

　　管理专家主要负责协调政府、社会、企业、学校、社区各方优势资源，合理调配服务力量，统筹工作安排，保障精准推送服务系统的正常运转。

　　业务专家主要包括科学锻炼指导员、体质健康监测员、运动康复与慢病改善治疗员等一线工作人员，为社区老年育服务提供专业、全面、高质的服务。

　　社区老年育服务人才培养过程中，应建立“旋转门”机制，加强与医疗、养老、数字技术等领域人才合作，以应对老年育服务需求的多样化发展。

　　社区体育部门应率先与其他部门开展合作，加强“体医养融合”协调联动，培养适应数字化变革的体育服务人才：

　　构建社区老年育服务精准推送系统应采用“基础—骨干—拔尖”人才管理模式，打造一个立体化、多层次的金字塔型人才结构，才能更好地满足老年人的体育服务需求。

　　基础层，即在社区建立老年育服务基层人才队伍，包括社会体育指导员、运动康复师、社区健康师等，负责开展老年人日常体育活动与健身指导、基础体育服务配送等工作。

　　骨干层，包括赛事组织管理人才、体育服务信息平台操作人才、健康咨询专家等，负责老年育竞赛的组织、海量用户数据的信息化处理，以及用户需求的在线匹配等。

　　拔尖层，包括健康养老、医疗卫生、数字技术等领域的专家学者，负责提供老年人健康咨询方案与精准推送系统正常运转的技术支持。

　　面对我国老年育服务供给分类意识淡薄、供给模式单一、供需不匹配等供给失效问题，本研究提出构建基于用户画像的社区老年育服务精准推送系统，以精准刻画老年人用户需求特征，准确识别健康、失能、失智、慢病等各类老年人的真实体育服务需求，进而实现体育服务的精准供给。

　　基于用户画像的社区老年育服务精准推送系统的实施，需以国家顶层制度设计为引领，以用户画像技术为基础，以资源共享机制为支撑，以人才队伍建设为依托，才能保障精准推送系统的有效运转。